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Logistic-Regression:我对Logistic回归的实现并将其应用于不同的数据集
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2021-05-18
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逻辑回归 此存储库包含我对Logistic回归的实现,以及将其应用于不同数据集的示例,并解释了有关数据预处理步骤和学习算法行为的每个示例。 。 。 在完成了由Andrew Ng教授的deeplearning.ai的神经网络和深度学习课程之后,我制作了此回购协议,将logistic回归应用于不同的数据集,以更好地理解算法及其工作原理。 在Coursera上, 。 什么是逻辑回归? Logistic回归是一种用于二进制分类问题的监督学习技术,其中数据集包含一个或多个确定二进制结果(0或1)的独立变量。 在逻辑回归分类器中,您可能想要输入描述单个数据行的特征的特征向量X,并且要预测二进制输出值0或1。 更正式地说,给定输入向量X,您要预测y_hat,它是一个输出向量,描述给定特征向量X y = 1的概率, y_hat = p(y = 1 / X) 。 例如: 您有一个输入向量X,其特征是
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Logistic-Regression-master
pima_diabetes_problem_uci
images
dataset.png 24KB
comparing_classifiers.png 17KB
train_accuracy.png 10KB
Pima Diabetes Dataset
diabetes.csv 23KB
README.md 6KB
pima_diabetes_problem.py 3KB
logistic_regression_class
logistic_regression_class.py 3KB
helper_functions.py 2KB
__pycache__
helper_functions.cpython-35.pyc 2KB
logistic_regression_class.cpython-35.pyc 4KB
images
gradient_descent.png 3KB
cost_function.png 6KB
sigmoid_activation.gif 5KB
logistic_regression.png 50KB
confusion_matrix.png 23KB
README.md 7KB
__pycache__
image_datasets_preprocessing.cpython-35.pyc 3KB
data_manipulation.cpython-35.pyc 1KB
helper_functions.cpython-35.pyc 2KB
logistic_regression_class.cpython-35.pyc 4KB
titanic_survivors_problem_kaggle
titanic_survivors_problem_kaggle.py 4KB
Titanic Survivals Dataset
titanic_test.csv 28KB
titanic_train.csv 59KB
images
dataset.png 19KB
comparing_classifiers.png 17KB
train_accuracy.png 10KB
README.md 6KB
social_network_ads_problem
Social Network Ads Dataset
Social_Network_Ads.csv 10KB
images
dataset.png 18KB
comparing_classifiers.png 17KB
train_accuracy.png 10KB
README.md 7KB
social_network_ads_problem.py 3KB
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